Параллелизм на уровне команд

Разработчики компьютеров стремятся к тому, чтобы улучшить производительность машин, над которыми они работают. Один из способов заставить процессоры работать быстрее — увеличение их скорости, однако при этом существуют некоторые технологические ограничения, связанные с конкретным историческим периодом. Поэтому большинство разработчиков для достижения лучшей производительности при данной скорости работы процессора используют параллелизм (возможность выполнять две или более операций одновременно).

Существует две основные формы параллелизма: параллелизм на уровне команд и параллелизм на уровне процессоров. В первом случае параллелизм осуществляется в пределах отдельных команд и обеспечивает выполнение большого количества команд в секунду. Во втором случае над одной задачей работают одновременно несколько процессоров. Каждый подход имеет свои преимущества. В этом разделе мы рассмотрим параллелизм на уровне команд, а в следующем - параллелизм на уровне процессоров.

Конвейеры

Уже много лет известно, что главным препятствием высокой скорости выполнения команд является их вызов из памяти. Для разрешения этой проблемы разработчики придумали средство для вызова команд из памяти заранее, чтобы они имелись в наличии в тот момент, когда будут необходимы. Эги команды помещались в набор регистров, который назывался буфером выборки с упреждением. Таким образом, когда была нужна определенная команда, она вызывалась прямо из буфера, и не нужно было ждать, пока она считается из памяти. Эта идея использовалась еще при разработке IBM Stretch, который был сконструирован в 1959 году.

В действительности процесс выборки с упреждением подразделяет выполне-

ние команды на два этапа: вызов и собственно выполнение. Идея конвейера еще больше продвинула эту стратегию вперед. Теперь команда подразделялась уже не на два, а на несколько этапов, каждый из которых выполнялся определенной частью аппаратного обеспечения, причем все эти части могли работать параллельно.

На рис. 2.3, а изображен конвейер из 5 блоков, которые называются стадиями.

Стадия С1 вызывает команду из памяти и помещает ее в буфер, где она хранится до тех пор, пока не будет нужна. Стадия С2 декодирует эту команду, определяя ее тип и тип операндов, над которыми она будет производить определенные действия. Стадия СЗ определяет местонахождение операндов и вызывает их или из регистров, или из памяти. Стадия С4 выполняет команду, обычно путем провода операндов через тракт данных (см. рис. 2.2). И наконец, стадия С5 записывает результат обратно в нужный регистр.

 

На рис. 2.3, б мы видим, как действует конвейер во времени. Во время цикла 1 стадия С1 работает над командой 1, вызывая ее из памяти. Во время цикла 2 стадия С2 декодирует команду 1, в то время как стадия С1 вызывает из памяти команду 2. Во время цикла 3 стадия СЗ вызывает операнды для команды 1, стадия С2 декодирует команду 2, а стадия С1 вызывает третью команду. Во время цикла 4 стадия С4 выполняет команду 1, СЗ вызывает операнды для команды 2, С2 декодирует команду 3, а С1 вызывает команду 4. Наконец, во время пятого цикла С5 записывает результат выполнения команды 1 обратно в регистр, тогда как другие стадии работают над следующими командами.

Чтобы лучше понять принципы работы конвейера, рассмотрим аналогичный

пример. Представим себе кондитерскую фабрику» на которой выпечка тортов и их упаковка для отправки производятся раздельно. Предположим, что в отделе отправки находится длинный конвейер, вдоль которого стоят 5 рабочих (или блоков обработки). Каждые 10 секунд (это время цикла) первый рабочий ставит пустую коробку для торта на ленту конвейера. Эта коробка отправляется ко второму рабочему, который кладет в нее торт. После этого коробка с тортом доставляется третьему рабочему, который закрывает и запечатывает ее. Затем она поступает к четвертому рабочему, который ставит на ней ярлык. Наконец, пятый рабочий снимает коробку с конвейерной ленты и помещает ее в большой контейнер для отправки в супермаркет. Примерно таким же образом действует компьютерный конвейер: каждая команда (в случае с кондитерской фабрикой — торт) перед окончательным выполнением проходит несколько шагов обработки.

Возвратимся к нашему конвейеру, изображенному на рис. 2.3. Предположим,

что время цикла у этой машины 2 не. Тогда для того, чтобы одна команда прошла через весь конвейер, требуется 10 не. На первый взгляд может показаться, что такой компьютер может выполнять 100 млн команд в секунду, в действительности же скорость его работы гораздо выше. Во время каждого цикла (2 не) завершается выполнение одной новой команды, поэтому машина выполняет не 100 млн, а 500 млн команд в секунду.

Конвейеры позволяют найти компромисс между временем ожидания (сколь-

ко времени занимает выполнение одной команды) и пропускной способностью процессора (сколько миллионов команд в секунду выполняет процессор). Если время цикла составляет Т не, а конвейер содержит п стадий, то время ожидания составит пТ не, а пропускная способность — 1000/Т млн команд в секунду.

Суперскалярные архитектуры

Один конвейер - хорошо, а два - еще лучше. Одна из возможных схем процессора с двойным конвейером показана на рис. 2.4. В основе разработки лежит конвейер, изображенный на рис. 2.3. Здесь общий отдел вызова команд берет из памяти сразу по две команды и помешает каждую из них в один из конвейеров. Каждый конвейер содержит АЛУ для параллельных операций. Чтобы выполняться параллельно, две команды не должны конфликтовать при использовании ресурсов (например, регистров), и ни одна из них не должна зависеть от результата выполнения другой. Как и в случае с одним конвейером, либо компилятор должен следить, чтобы не возникало неприятных ситуаций (например, когда аппаратное обеспечение выдает некорректные результаты, если команды несовместимы), либо же конфликты выявляются и устраняются прямо во время выполнения команд благодаря использованию дополнительного аппаратного обеспечения.

Сначала конвейеры (как двойные, так и одинарные) использовались только

в компьютерах RISC. У 386-го и его предшественников их не было. Конвейеры в процессорах компании Intel появились только начиная с 486-й модели.486-й процессор содержал один конвейер, a Pentium - два конвейера из пяти стадий. Похожая схема изображена на рис. 2.4, но разделение функций между второй и третьей стадиями (они назывались декодирование 1 и декодирование 2) было немного другим. Главный конвейер (u-конвейер) мог выполнять произвольные команды. Второй конвейер (v-конвейер) мог выполнять только простые команды с целыми числами, а также одну простую команду с плавающей точкой (FXCH).

Имеются сложные правила определения, является ли пара команд совместимой для того, чтобы выполняться параллельно. Если команды, входящие в пару, были сложными или несовместимыми, выполнялась только одна из них (в и-конвейере). Оставшаяся вторая команда составляла затем пару со следующей командой. Команды всегда выполнялись по порядку. Таким образом, Pentium содержал особые компиляторы, которые объединяли совместимые команды в пары и могли порождать программы, выполняющиеся быстрее, чем в предыдущих версиях. Измерения показали, что программы, производящие операции с целыми числами, на компьютере Pentium выполняются почти в два раза быстрее, чем на 486-м, хотя у него такая же тактовая частота. Вне всяких сомнений, преимущество в скорости

появилось благодаря второму конвейеру. Переход к четырем конвейерам возможен, но это потребовало бы создания громоздкого аппаратного обеспечения (отметим, что компьютерщики, в отличие от фольклористов, не верят в счастливое число три). Вместо этого используется другой подход. Основная идея — один конвейер с большим количеством функциональных блоков, как показано па рис. 2.5. Pentium II, к примеру, имеет сходную структуру (подробно мы рассмотрим его в главе 4). В 1987 году дляобозначения

этого подхода был введен термин суперскалярная архитектура. Однако подобная идея нашла воплощение еще более 30 лет назад в компьютере CDC 6600. CDC 6600 вызывал команду из памяти каждые 100 не и помещал ее в один из 10 функциональных блоков для параллельного выполнения. Пока команды выполнялись, центральный процессор вызывал следующую команду. Отметим, что стадия 3 выпускает команды значительно быстрее, чем стадия 4 способна их выполнять. Если бы стадия 3 выпускала команду каждые 10 не, а все функциональные блоки выполняли бы свою работу также за 10 не, то на четвертой стадии всегда функционировал бы только один блок, что сделало бы саму идею конвейера бессмысленной. В действительности большинству функциональных блоков четвертой стадии для выполнения команды требуется значительно больше времени, чем занимает один цикл (это блоки доступа к памяти и блок выполнения операций с плавающей точкой). Как видно из рис. 2 5, на четвертой стадии может быть несколько АЛУ.

3.Параллелизм на уровне процессоров

Спрос на компьютеры, работающие все с более и более высокой скоростью, не прекращается. Астрономы хотят выяснить, что произошло в первую микросекунду после большого взрыва, экономисты хотят смоделировать всю мировую экономику, подростки хотят играть в 3D интерактивные игры со своими виртуальными друзьями через Интернет. Скорость работы процессоров повышается, но у них постоянно возникают проблемы с быстротой передачи информации, поскольку скорость распространения электромагнитных волн в медных проводах и света в оптико-волоконных кабелях по-прежнему остается 20 см/нс, независимо от того, насколько умны инженеры компании Intel. Кроме того, чем быстрее работает процессор, тем сильнее он нагревается1, и нужно предохранять его от перегрева.

Параллелизм на уровне команд помогает в какой-то степени, но конвейеры

и суперскалярная архитектура обычно увеличивают скорость работы всего лишь в 5-10 раз. Чтобы улучшить производительность в 50, 100 и более раз, нужно разрабатывать компьютеры с несколькими процессорами. Ниже мы ознакомимся с устройством таких компьютеров.

Векторные компьютеры

Многие задачи в физических и технических науках содержат векторы, в противном случае они имели бы очень сложную структуру. Часто одни и те же вычисления выполняются над разными наборами данных в одно и то же время. Структура этих программ позволяет повышать скорость работы благодаря параллельному выполнению команд. Существует два метода, которые используются для быстрого выполнения больших научных программ. Хотя обе схемы во многих отношениях схожи, одна из них считается расширением одного процессора, а другая - параллельным компьютером.

Массивно-параллельный процессор (array processor) состоит из большого

числа сходных процессоров, которые выполняют одну и ту же последовательность команд применительно к разным наборам данных. Первым в мире таким процессором был ILLIAC IV (Университет Иллинойса). Он изображен на рис. 2.6. Первоначально предполагалось сконструировать машину, состоящую из четырех секторов, каждый из которых содержит решетку 8x8 элементов процессор/память. Для каждого сектора имелся один блок контроля. Он рассылал команды, которые выполнялись всеми процессорами одновременно, при этом каждый процессор использовал свои собственные данные из своей собственной памяти (загрузка данных происходила во время инициализации). Из-за очень высокой стоимости был построен только один такой сектор, но он мог выполнять 50 млн. операций с плавающей точкой в секунду. Если бы при создании машины использовалось четыре сектора, и она могла бы выполнять 1 млрд. операций с плавающей точкой в секунду, то мощность такой машины в два раза превышала бы мощность компьютеров всего мира.

 

Для программистов векторный процессор (vector processor) очень похож на

массивно-параллельный процессор (array processor). Как и массивно-параллельный процессор, он очень эффективен при выполнении последовательности операций над парами элементов данных. Но, в отличие от первого (array processor), все операции сложения выполняются в одном блоке суммирования, который имеет конвейерную структуру. Компания Cray Research, основателем которой был Сеймур Крей, выпустила много векторных процессоров, начиная с модели Cray-1 (1974) и по сей день. Cray Research в настоящее время входит в состав SGI. Оба типа процессоров работают с массивами данных. Оба они выполняют одни и те же команды, которые, например, попарно складывают элементы для двух векторов. Но если у массивно-параллельного процессора (array processor) есть столько

же суммирующих устройств, сколько элементов в массиве, векторный процессор (vector processor) содержит векторный регистр, который состоит из набора стандартных регистров. Эти регистры последовательно загружаются из памяти при помощи одной команды. Команда сложения попарно складывает элементы двух таких векторов, загружая их из двух векторных регистров в суммирующее устройство с конвейерной структурой. В результате из суммирующего устройства выходит другой вектор, который или помещается в векторный регистр, или сразу используется в качестве операнда при выполнении другой операции с векторами.

Массивно-параллельные процессоры (array processor) выпускаются до сих пор, но занимают незначительную сферу компьютерного рынка, поскольку они эффективны при решении только таких задач, которые требуют одновременного выполнения одних и тех же вычислений над разными наборами данных. Массивно-параллельные процессоры (array processor) могут выполнять некоторые операции гораздо быстрее, чем векторные компьютеры (vector computer), но они требуют большего количества аппаратного обеспечения, и для них сложно писать программы. Векторный процессор (vector processor), с другой стороны, можно добавлять к обычному процессору. В результате те части программы, которые могут быть преобразованы в векторную форму, выполняются векторным блоком, а остальная часть программы — обычным процессором.

Мультипроцессоры

Элементы массивно-параллельного процессора связаны между собой, поскольку их работу контролирует один блок управления. Система нескольких параллельных процессоров, разделяющих общую память, называется мультипроцессором. Поскольку каждый процессор может записывать или считывать информацию из любой части памяти, их работа должна согласовываться программным обеспечением, чтобы не допустить каких-либо пересечений.

Возможны разные способы воплощения этой идеи. Самый простой из них-наличие одной шипы, соединяющей несколько процессоров и одну общую память. Схема такого мультипроцессора показана на рис. 2.7, а. Такие системы производят многие компании.

Нетрудно понять, что при наличии большого числа быстро работающих про-

цессоров, которые постоянно пытаются получить доступ к памяти через одну и туже шину, будут возникать конфликты. Чтобы разрешить эту проблему и повысить производительность компьютера, были разработаны различные модели. Одна из них изображена на рис. 2.7, б. В таком компьютере каждый процессор имеет свою собственную локальную память, которая недоступна для других процессоров. Эта память используется для программ и данных, которые не нужно разделять между несколькими процессорами. При доступе к локальной памяти главная шина не используется, и, таким образом, поток информации в этой шине снижается. Возможны и другие варианты решения проблемы (например, кэш-память).

Мультипроцессоры имеют преимущество перед другими видами параллельных компьютеров, поскольку с единой разделенной памятью очень легко работать. Например, представим, что программа ищет раковые клетки на сделанном через микроскоп снимке ткани. Фотография в цифровом виде может храниться в общей памяти, при этом каждый процессор обследует какую-нибудь определенную область фотографии. Поскольку каждый процессор имеет доступ к общей памяти, обследование клетки, которая начинается в одной области и продолжается в другой, не представляет трудностей.

 

Мультикомпьютеры

Мультипроцессоры с небольшим числом процессоров (< 64) сконструировать довольно легко, а вот создание больших мультипроцессоров представляет некоторые трудности. Сложность заключается в том, чтобы связать все процессоры с памятью. Чтобы избежать таких проблем, многие разработчики просто отказались от идеи разделенной памяти и стали создавать системы, состоящие из большого числа взаимосвязанных компьютеров, у каждого из которых имеется своя собственная память, а общей памяти нет. Такие системы называются мультикомпьютерами. Процессоры мультикомпьютера отправляют друг другу послания (это несколько похоже на электронную почту, но гораздо быстрее). Каждый компьютер не обязательно связывать со всеми другими, поэтому обычно в качестве топологий используются Основная память 73 2D, 3D, деревья и кольца. Чтобы послания могли дойти до места назначения, они должны проходить через один или несколько промежуточных компьютеров. Тем не менее, время передачи занимает всего несколько микросекунд. Сейчас создаются и запускаются в работу мультикомпьютеры, содержащие около 10 000 процессоров. Поскольку мультипроцессоры легче программировать, а мультикомпьютеры -конструировать, появилась идея создания гибридных систем, которые сочетают в себе преимущества обоих видов машин. Такие компьютеры представляют иллюзию разделенной памяти, при этом в действительности она не конструируется и не требует особых денежных затрат. Мы рассмотрим мультипроцессоры и мультикомпьютеры подробнее в главе 8.

 

 

Лекция 4. Память компьютера.

1. Ячейки памяти и их адреса.

2. Кэш-память.

3. Модульное ОЗУ.

 






Дата добавления: 2016-10-26; просмотров: 3787; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ


Поиск по сайту:

Воспользовавшись поиском можно найти нужную информацию на сайте.

Поделитесь с друзьями:

Считаете данную информацию полезной, тогда расскажите друзьям в соц. сетях.
Poznayka.org - Познайка.Орг - 2016-2019 год. Материал предоставляется для ознакомительных и учебных целей. | Обратная связь
Генерация страницы за: 0.017 сек.